如果是小表,随便怎么折腾都行; 如果是大表(至少1千万条记录以上,或者占用10G以上空间), 我们可能需要想办法加快这个速度 , 这时可以参考下面方法:
公司使用的是MySQL数据库,随着业务和用户的增加有张表的数据达到了150000000(1亿5千万)条左右,其中好几个功能都会对这张表进行增删改操作。在并发量比较大的时候,经常会出现死锁问题。 为了解决这个问题找到CTO和其他领导来请教方案。 经过分析之后,由于离业务繁忙期还有几天,并且1月是系统达到最大并发的时期,所以决定暂时先采取比较稳妥的版本号方案,即只往数据库insert和update数据,定时任务删除旧的数据(之后会采取数据分表分区的方案)版本号记录在redis里面。于是花了2天左右的时间把这些业务里面的代码重构和修改了一遍(其中涉及到使用第三方库修改的代码,修改这部分花了很多时间)。经测试人员测试没问题后,准备发到线上。
上一小节提到了数据备份是指将数据库中数据存储的相关文件进行拷贝,而这些文件有很多,所以让我们来简单认识下MySQL中与数据相关的文件。
作者介绍: 曾令军,云和恩墨技术专家,2009年开始接触ORACLE数据库,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题。服务于公司华南区多个客户,曾参与过国内多家股份制银行、城市商业银行的核心业务系统、数据仓库的部署建设和生产运维工作,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 什么是在线重定义 要了解什么是在线重定义技术,我想从表分区开始说起。在生产系统运维过程中,经常遇到的一个需求是如何把一个数据量非常大的普通表改造成分区表。分区最早在oracle8.
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
oracle官方发布的基准测试声明:In benchmark tests using SysBench Read-only Point-Selects, at 1,024connections, MySQL 5.7 delivered 1,600,000 queries per second (QPS)-- 3x faster than MySQL 5.6.
简单来说,微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发,这些"小服务"可以运行在不同机器上,它们在自己的进程中运行,"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发,同时,它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体,构成了一个业务集群。
线上有个MySQL 5.7版本的实例,从服务器延迟了3万多秒,而且延迟看起来好像还在加剧。
列表分区能把几种不同的数据整合在一个分区里,列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区,而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的。
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
当年老板把我拉到小黑屋,义正严词地问,“ 我能把数据库放心交给你吗 ”,说实话,我心里特别激动。这股激动,在今天女足夺冠时,又出现了。所以,我觉得,怎么去用好一个数据库,作为正式上班前的礼物,应该分享给大家!
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表? A 答案 表分区是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成,每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表,体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES,则表示支持分
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量,尽管其中使用了索引,查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库,分表,分区来解决这些性能瓶颈。
通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目,我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
Cannot delete or update a parent row: aforeign key constraint fails
根据用户定义的表现式回归值进行选择的分区,该表现式的使用将插入表中的这些行列值进行计算。
mysql表分区--RANGE分区,属于横向分区。举例说,假如有100条数据,分成十份,前10条数据放到第一个分区,第二个10条数据放到第二个分区,依此类推。横向分区,并不会改变表的结构。
插入缓冲(insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
在使用hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
在 MySQL 中, InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中,同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是,也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
快两年没写过业务代码了…… 今天帮一个研发团队优化了一下数据库表的查询性能。使用的是表分区。 简单记录了一下步骤,方便直接用:
1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表,不知道有没有小伙伴研究过,MySQL 其实也自带了分区功能,我们可以创建一个带有分区的表,而且不需要借助任何外部工具,今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域,也就是将表的数据文件分割成多个小块,在查询数据的时候,只要知道数据数据存储在哪些区域,然后直接在对应的区域进行查询,不需要对表数据进行全部的查询,提高查询的性能。同时,如果表数据特别大,一个磁盘磁盘放不下时,我们也可以将数据分配到不同的磁盘去,解决存储瓶颈的问题,利用多个磁盘,也能够提高磁盘的IO效率,提高数据库的性能。常见的分区类型有:Range分区、List分区、Hash分区、Key分区:
1、list分区的每个分区必须明确定义,基于枚举出的值列表分区,通过使用PARTITION BY LIST(expr)来实现。
局部索引等价于我们通常说的本地索引,与主表的数据结构保持一对一的关系。局部索引没有单独分区的概念,一般来讲,主表的分区方式决定局部索引的分区方式,也就是说假设主表有10个分区,那么对于每个分区来讲,都有一个对应的局部索引。
1.对数据库的读/写的速度永远都赶不上文件系统处理的速度 2.数据库备份变的巨大,越来越耗时间 3.对文件的访问需要穿越你的应用层和数据库层
MySQL表分区是一种数据库管理技术,用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区(子表)。每个分区可以独立进行维护、备份和查询,从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项:
MySQL近两年一直稳居第二,随时有可能超过Oracle计晋升为第一名,因为MySQL的性能一直在被优化,同时安全机制也是逐渐成熟,更重要的是开源免费的。
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
MySQL 8.0在内存管理和性能优化方面做了很多改进,而innodb_buffer_pool_size参数仍然是一个关键的参数,它可以显著影响数据库的性能。然而,除了innodb_buffer_pool_size之外,还有其他一些参数也可以用来优化MySQL的性能和内存使用。这里有一些参数和优化措施的例子:
1. 逻辑分离:数据分区首先是在逻辑层面上将数据集分割为若干独立的部分,每个部分称为一个“分区”。这些分区可以被看作是数据集的子集,拥有独立的存储和管理机制。
索引重建是一个争论不休被不断热烈讨论的议题。当然Oracle官方也有自己的观点,我们很多DBA也是遵循这一准则来重建索引,那就是Oracle建议对于索引深度超过4级以及已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20% 这2种情形下需要重建索引。近来Oracle也提出了一些与之相反的观点,就是强烈建议不要定期重建索引。本文是参考了1525787.1并进行相应描述。
通过上述参数可以了解当前DB应用是插入更新为主还是查询为主,以及各类的SQL执行比例。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
上面的参数是对所有存储引擎的表进行累计,下面参数是针对InnoDB存储引擎的,累加算法略有不同
在我们日常处理海量数据的过程中,如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题。
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